% 假设A_cos_com是模型的预测结果，y_train是实际标签
% A_cos_com 应该是一个列向量，每个元素代表对应样本的预测得分
% y_train 应该是一个列向量，包含二进制标签（例如，0和1）

% 将预测得分和实际标签转换为向量形式
predictions = A_cos_com1(:); % 将矩阵转换为列向量
labels = y_train(:); % 同上

% 计算ROC曲线的各个点
[FPR, TPR, thresholds] = roccurve(labels, predictions);

% 绘制ROC曲线
figure;
plot(FPR, TPR, 'LineWidth', 2);
hold on;

% 添加参考线（完美分类器的ROC曲线）
plot([0, 1], [0, 1], 'k--');

% 添加图例和标签
title('ROC Curve');
xlabel('False Positive Rate');
ylabel('True Positive Rate');
legend('ROC curve', 'Random guess line');

% 显示图形
hold off;
grid on;